## 量化策略回测框架的优化方法探讨

游呢哥哥

近期在开发多因子选股模型时，发现传统回测框架存在幸存者偏差和前视偏差的问题。以沪深300成分股2015-2023年数据为例，在因子标准化过程中若直接使用全样本统计量，会导致年化夏普比率虚高约0.8。建议采用滚动窗口法进行参数估计，同时需要特别注意停牌股和退市股的处理。

在交易成本建模方面，固定费率假设会显著低估实际冲击成本。实测数据显示，当单笔成交金额超过日均成交额的5%时，线性成本模型将产生较大偏差。建议采用分段函数建模，并对不同市值板块设置差异化的流动性系数。

另发现部分传统技术指标在A股市场存在周期性失效现象，如布林带突破策略在2017-2019年间最大回撤达42%。欢迎各位就因子衰减监测和策略生命周期管理分享实践经验。